python并发之multiprocessing
由于GIL（全局解释锁）的问题，python多线程并不能充分利用多核处理器。如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。multiprocessing可以给每个进程赋予单独的Python解释器，这样就规避了全局解释锁所带来的问题。与threading.Thread类似，可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
Process
单进程
# coding: utf-8
from multiprocessing import Process
import time
def task(msg):
print 'hello, %s' % msg
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=('world',))
p.start()
if p.is_alive():
print 'Process: %s is running' % p.pid
p.join()这段代码的执行过程：在主进程中创建子进程，然后调用start()启动子进程，调用join()等待子进程执行完，再继续执行主进程的整个的执行流程。
控制子进程进入不同阶段的是 start(), join(), is_alive(), terminate(), exitcode() 方法，这些方法只能在创建子进程的进程中执行。
创建：创建进程需要一个 function 和相关参数，参数可以是dictProcess(target=func, args=(), kwargs = {})，name 可以用来标识进程。
关闭：close停止接收新的任务，如果还有任务来，就会抛出异常。 join 是等待所有任务完成。 join 必须要在 close 之后调用，否则会抛出异常。
等待：在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以在这里，我们调用了Process对象的join()方法 ，实际上等同于wait的作用。
对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
结束：terminate() 结束工作进程，不再处理未完成的任务。
多进程
# coding: utf-8
from multiprocessing import Process
import multiprocessing
import time
def task1(msg):
print 'task1: hello, %s' % msg
time.sleep(1)
def task2(msg):
print 'task2: hello, %s' % msg
time.sleep(1)
def task3(msg):
print 'task3: hello, %s' % msg
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task1, args=('one',))
p2 = Process(target=task2, args=('two',))
p3 = Process(target=task3, args=('three',))
start = time.time()
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print("The number of CPU is:" + str(multiprocessing.cpu_count()))
for p in multiprocessing.active_children():
print("child p.name: " + p.name + "\tp.id: " + str(p.pid))
p1.join()
p2.join()
p3.join()
end = time.time()
print('3 processes take %s seconds' % (end - start))
执行结果：
task1: hello, one
task2: hello, two
task3: hello, three
The number of CPU is:4
child p.name: Process-1:p.id: 99359
child p.name: Process-2:p.id: 99360
child p.name: Process-3:p.id: 99361
3 processes take 1.00933504105 seconds这里三个进程执行花费约1s，说明程序是并发执行的。对于更多的并发进程，我们可以放到一个循环中进行处理。
Lock
当多个进程需要访问共享资源的时候，Lock可以用来避免访问的冲突
# coding: utf-8
from multiprocessing import Lock, Process
import time
def task1(lock, f):
with lock:
f = open(f, 'w+')
f.write('hello ')
time.sleep(1)
f.close()
def task2(lock, f):
lock.acquire()
try:
f = open(f, 'a+')
time.sleep(1)
f.write('world!')
except Exception as e:
print(e)
finally:
f.close()
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
fn = './file.txt'
start = time.time()
p1 = Process(target=task1, args=(lock, fn,))
p2 = Process(target=task2, args=(lock, fn,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
end = time.time()
print 'time cost: %s seconds' % (end - start)
with open(fn, 'r') as f:
for x in f.readlines():
print x
执行结果：
time cost: 2.0059568882 seconds
hello world!因为要访问共享文件，先获得锁的进程会阻塞后面的进程，因此程序运行耗时约2s。
Semaphore
Semaphore 和 Lock 稍有不同，Semaphore 相当于 N 把锁，获取其中一把就可以执行了。 信号量的总数 N 在构造时传入，s = Semaphore(N)。 和 Lock 一样，如果信号量为0，则进程堵塞，直到信号大于0。Semaphore可用来控制对共享资源的访问数量，例如池的最大连接数。
# coding: utf-8
from multiprocessing import Semaphore, Process
import time
def task(s, msg):
s.acquire()
print 'hello, %s' % msg
time.sleep(1)
s.release()
if __name__ == '__main__':
s = Semaphore(2)
processes = []
for x in range(8):
p = Process(target=task, args=(s, x,))
processes.append(p)
start = time.time()
for p in processes:
p.start()
for p in processes:
p.join()
end = time.time()
print '8 process takes %s seconds' % (end - start)执行结果：
hello, 0
hello, 1
hello, 3
hello, 2
hello, 4
hello, 5
hello, 7
hello, 6
8 process takes 4.00831484795 seconds信号量同步基于内部计数器，每调用一次acquire()，计数器减1；每调用一次release()，计数器加1.当计数器为0时，acquire()调用被阻塞。这是Dijkstra信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器、文件这样的有限资源。
Event
Event用来实现进程间同步通信。
# coding: utf-8
from multiprocessing import Process, Event
import time
def task1(e, msg):
print 'task1 is waitting...'
e.wait()
time.sleep(1)
print 'hello, %s, e.is_set(): %s' % (msg, e.is_set())
def task2(e, msg):
print 'task2 is waitting...'
e.wait(msg)
print 'hello, %s, e.is_set(): %s' % (msg, e.is_set())
if __name__ == '__main__':
e = Event()
p1 = Process(target=task1, args=(e, 1))
p2 = Process(target=task2, args=(e, 2))
p1.start()
p2.start()
time.sleep(3)
e.set()
print 'main: event is set'执行结果：
task1 is waitting...
task2 is waitting...
hello, 2, e.is_set(): False
main: event is set
hello, 1, e.is_set(): TruePool
如果有50个task要执行，但 CPU 只有4核，我们当然可以循环创建50个进程来做这个事情，但这样处理大大增加进程管理和调度的开销。
如果可以只创建4个进程，让它们轮流工作完成任务，不用我们自己去管理具体的进程的创建、销毁和调度，岂不更好。multiprocessing中的 Pool 可以帮助我们做到这一点。
多进程异步
# coding: utf-8
from multiprocessing import Pool
import time
def task(msg):
print 'hello, %s' % msg
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
for x in range(10):
pool.apply_async(task, args=(x,))
pool.close()
pool.join()
print 'processes done.'
注意：这里使用的是apply_async，多个进程异步执行；如果调用async，就变成阻塞版本了。
执行结果：
hello, 0
hello, 1
hello, 2
hello, 3
hello, 4
hello, 5
hello, 6
hello, 7
hello, 8
hello, 9
10 processes take 3.09226489067 secondsPool 进程池创建4个进程，不管有没有任务，都一直在进程池中等候。官网的描述：Worker processes within a Pool typically live for the complete duration of the Pool’s work queue。数据来的时候，若有空闲进程，则利用空闲的进程完成任务，直到所有任务完成为止；若没有空闲的进程，则需要等待，直到池中有进程结束。
获取进程执行结果
更多的时候，我们不仅需要多进程执行，还需要关注每个进程的执行结果，我们可以通过获取apply_async的返回值得到执行结果。
# coding: utf-8
from multiprocessing import Pool
import time
def task(msg):
print 'hello, %s' % msg
time.sleep(1)
return 'msg: %s' % msg
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
results = []
for x in range(10):
ret = pool.apply_async(task, args=(x,))
results.append(ret)
pool.close()
pool.join()
print 'processes done, result:'
for x in results:
print x.get()
pool中的map方法
上面我们是通过一个循环往进程池添加任务，Pool提供了更优雅的map方法来管理任务的提交，只需对上面的代码稍作修改。
# coding: utf-8
from multiprocessing import Pool
import time
def task(msg):
print 'hello, %s' % msg
time.sleep(1)
return 'msg: %s' % msg
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
results = []
msgs = [x for x in range(10)]
results = pool.map(task, msgs)
pool.close()
pool.join()
print 'processes done, result:'
for x in results:
print x
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